【Python】如何使用Pytorch构建机器学习模型
机器学习是人工智能的一个分支，它的任务是在已有的数据集上学习，最终得到一个能够解决新问题的模型。Pytorch是一个开源的机器学习框架，它可以让我们用更少的代码构建模型，并且可以让模型训练的过程更加简单。
首先，我们需要准备一个数据集。这里我们使用的是MNIST数据集。MNIST数据集包含了大约70000张手写数字图片，图片大小为28*28像素，每张图片都被标记了所代表的数字。我们可以使用Pytorch的torchvision工具包来载入MNIST数据集。
import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms
MNIST Dataset dataset = dsets.MNIST(root='.', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
Data Loader (Input Pipeline) data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset, batch_size=100, shuffle=True)
接下来，我们要做的是构建一个简单的神经网络。为了简化模型，我们只使用两个线性层。
import torch.nn as nn
Linear Model model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10) )
最后，我们要做的是定义一个损失函数和一个优化器。我们使用交叉熵损失函数来度量预测的结果和真实结果之间的差距。优化器的作用是帮助我们更新网络权重，使得预测结果越来越接近真实结果。
import torch.optim as optim
Loss and Optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
现在我们可以开始训练模型了。在训练过程中，我们会不断地遍历数据集中的图片，并使
顺便介绍一下我的另一篇专栏， 《100天精通Python - 快速入门到黑科技》专栏，是由 CSDN 内容合伙人丨全站排名 Top 4 的硬核博主 不吃西红柿 倾力打造。 基础知识篇以理论知识为主，旨在帮助没有语言基础的小伙伴，学习我整理成体系的精华知识，快速入门构建起知识框架；黑科技应用篇以实战为主，包括办公效率小工具、爬虫、数据分析、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据可视化等等，让你会用一段简单的Python程序，自动化解决工作和生活中的问题，甚至成为红客。
🍅 订阅福利：原价299，限时1折订阅专栏进入千人全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导/学习方法指引），群里大佬可以抱团取暖（大厂/外企内推机会）
🍅 订阅福利：简历指导、招聘内推、80G全栈学习视频、300本IT电子书：Python、Java、前端、大数据、数据库、算法、爬虫、数据分析、机器学习、面试题库等等
🍅 专栏地址： 点击《100天精通Python - 快速入门到黑科技》
